• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.204-208
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• 2008

오염총량관리제의 효율적인 추진을 위해서는 단위유역별로 정확한 배출부하량 산정, 오염부하량 할당 및 이행평가가 필요하고 이를 위해서는 정확하고 정기적인 유량자료의 확보가 필요하다. 이러한 이유로 낙동강 수계총량센터에서는 2004년 8월부터 현재까지 평균 8일 간격(30회 이상/년)으로 오염총량관리 단위유역 41개 지점과 시도요구 6개 지점 등 총 47개의 지점에 대해 직 간접적으로 유량자료를 생산하고 있다. 이렇게 획득된 실측유량은 낙동강에서 시간에 따른 지점별 유량 변동추세 파악의 근거자료가 되며, 10년 평균 저수량과 같은 기준유량 산정의 기초 자료를 제공하여 주요 수질정책 자료로 활용될 수 있도록 하고 있다. 본 연구에서는 2004년부터 2007년까지 총 4년간 수행된 낙동강수계 단위유역별 유량측정성과에 대한 평가 및 수행결과에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.52-52
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• 2011

최근 지구온난화가 가속화되면서 전 세계적으로 기상재해가 급증하고 있다. 특히 강우패턴의 변화를 고려한 강수 전망 연구결과는 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등이 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 가능성이 있으며, 우리나라의 경우도 극한강수의 발생빈도가 1990년대 후반 이래로 뚜렷하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 현재 우리나라에서도 이러한 기후변화에 대비하기 위해 여러 가지 가뭄연구를 수행하고 있는 실정이다. 일반적으로 가뭄의 해석에는 그 목적에 따라 여러 가지 지표를 이용하여 가뭄을 정의하며, 그 중 강수 및 하천유량 등은 기상 및 수문학적 가뭄을 판단하기 위한 지표로 널리 사용되고 있다. 특히 강수의 부족은 가뭄의 주된 요인이라 할 수 있으며, 가뭄의 정량적 평가에 효과적으로 이용될 수 있다. 즉 평균수준(혹은 절단수준)을 설정하고 가뭄의 지속기간, 심도, 발생빈도 등을 정의한 후, 이를 시계열 분석하여 가뭄의 특성을 분석하는 것이다. 또한 가뭄은 지속기간과 심도를 주요 특성변수를 가지는 이변량 수문사상이므로, 이를 반영한 확률 및 통계학적 해석방법의 적용이 반드시 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 우리나라의 가뭄특성을 가뭄지속기간과 심도의 이변량을 동시에 고려하여 지점별 가뭄빈도해석을 수행하였으며, 지역별 가뭄발생특성을 고려하여, 강우관측지점별 과거에 발생한 최대가 뭄사상에 대한 가뭄위험도를 계산하였다. 그 결과, 우리나라 지점별 미래에 연속되는 10, 50, 100, 150년에 따라 과거의 최대가뭄이 발생할 확률을 지도로 도시하여 지역적 가뭄위험도를 분석하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 이는 우리나라 내 가뭄취약지역의 우선순위를 결정하고, 실제로 국가적인 차원에서의 장기적인 가뭄관리를 하는 데 있어, 가뭄취약지역별 차별성 있는 가뭄대응방안을 마련하는 데 있어서도 하나의 객관적 근거로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.280-280
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• 2023

강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.4B
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• pp.413-427
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• 2010

Urbanization means the sudden increment of a population and the industrialization. The hydrologic water cycle causes many changes due to urbanization. Therefore, the affects that urbanization influences on the precipitation events were analyzed. But the precipitation events are very much influenced many meteorological and climatologically indices besides the effect of an urbanization. So, an analysis was performed by using precipitation data observed in many spots of the Korean peninsula. The analysis data are annual precipitation, the duration 1 daily maximum amount of precipitation, the rainy days, and 10 mm over the rainy days, and 80 mm. seasonal precipitation and seasonal rainy days. The analytical method classified 4 clusters in which the precipitation characteristic is similar through the cluster analysis. It compared and analyzed precipitation events of the urban and rural stations. Moreover, the representative rainfall stations were selected and the urban stations and rural stations were compared. In the analyzed result, the increment of the rainy days was conspicuous over 80mm in which it can cause the heavy rainfall. By using time precipitation data, the design precipitation was calculated. Rainfall events over probability precipitation on duration and return period were analyzed. The times in which it exceeds the probability precipitation in which the urban area is used for the hydrologic structure design in comparison with the rural area more was very much exposed to increase.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.56-56
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• 2022

지속시간 동안 물리적으로 발생 가능한 최대의 강수량으로 정의되는 PMP(Probable Maximum Precipitation)를 나타내는 한 가지 방법으로 포락곡선이 있다. 포락곡선은 최대강수량을 지속시간에 대해 도시한 것으로 역사적으로 발생한 극한 강수현상의 특징을 그대로 나타낸다. 오랜 기간 동안 강수 관측이 이루어졌다면 관측자료로부터 직접 포락곡선을 그릴 수 있겠으나, 지금까지 우리나라에서는 통계적 추정 방법을 통해 간접적으로 접근해왔다. 하지만, 강우관측자료가 상당히 누적된 지금에 이르러서는 직접 포락곡선을 도출하는 것이 가능해졌다. 이 연구에서는 50년 이상의 강우관측년도를 보유하고 있는 24개 종관기상관측 지점의 최대강우량을 종합하여 우리나라 기후조건을 대표할 수 있는 포락곡선을 산정하였다. 이번에 산정된 포락곡선을 우리나라 선행연구들에서 제시된 PMP와 비교하였으며, 전세계의 지속시간에 따른 최대강수량을 대표하는 Jennings law와도 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.267-267
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 기후변화로 인한 기상이변으로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 이에 따라 많은 연구는 자연재해에 직간접적으로 영향을 미치고 있는 홍수와 가뭄의 변화에 초점이 맞추어져 있는 것이 사실이다. 하지만, 최근에 우리나라의 경우 지난 2011년 2월에는 동해안의 폭설로 인하여 동해안지방 최심신적설량 극값 1위를 경신하였고, 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하는 등 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 사회적 경제적 피해가 증가하고 있다. 따라서, 지구온난화에 기인한 기후변화 연구에서 상대적으로 소홀했던 적설량과 관련한 연구의 중요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 적설량에 온도 및 강수가 미치는 영향을 평가하기 위하여 관측기상자료를 이용하였다. 적설량은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 30년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 기상청 산하 58개 관측지점의 자료를 이용하여 2002년 이전에 관측된 온도, 강수, 적설량을 지점별로 훈련시켰으며 이를 적설량 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 신경망 모형에 2002년 이후 지점별 온도, 강우자료를 이용하여 적설량을 산정하고 통계분석을 실시한 결과 적설량 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.226-226
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• 2017

최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더 강수자료를 수문분석에 활용하는 목적은 레이더 강수량이 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 기상레이더는 광범위한 영역에 대하여 시공간적으로 연속적인 관측이 가능하므로 지상 강수자료에 비하여 고해상도의 강수자료를 확보하는데 이점이 있다. 본 연구에서는 고해상도의 레이더 강수자료의 공간분포 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 유지할 수 있는 조건부 합성기법을 개발하였다. 레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 널리 활용되고 있는 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였다. 추가적으로 미계측 지점으로 간주하여 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 조건부 합성기법 결과에 대하여 교차검증을 수행한 결과 조건부 합성기법을 통한 강수정보는 수문분석에 직접적으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구결과를 향후 초단기 레이더 강수예측기법과 연계하여 수문모형의 입력 자료로 활용한다면 보다 진보된 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.208-208
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• 2018

본 연구에서는 비슬산 강우레이더 관측반경 내 표준유역별 정규화오차 정확도를 이용하여 강우량, 유역특성 등 강우레이더 관측의 수문학적 평가요소와의 상관 특성을 분석하였다. 이를 분석하면 강우레이더 관측 오차 또는 정확도가 수문학적 특성에 따라 얼마나, 어떻게 발생하는지를 추정할 수 있고, 이를 이용하여 홍수예보에 활용되는 입력 자료의 오차를 유역단위로 명확히 정량화 할 수 있어 보다 정확하고 신뢰도 높은 홍수예보에 도움이 될 것으로 기대된다. 강수량 크기와 강수추정 정확도 간의 상관 특성을 분석하기 위해 표준유역 평균 최대 강수량과 강수추정 정확도 간의 분포특성을 분석하였다. 단기간의 자료를 분석하여 오차특성을 정규화 하기는 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 비슬산 강우레이더로 관측된 2012년에서 2016년(5년)사이의 236개 강우사상에 대하여, 동기간의 기상청 AWS 지점 강우량을 기준으로 비슬산 강우레이더의 정규화오차 정확도(1-NE)를 산정한 후 이를 이용하여 850개 표준유역 별 유역평균 정규화오차 정확도를 재산정 하였다. 분석결과 표준유역 평균 최대강수량과 정규화오차 정확도 간에는 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 표준유역 평균 최대강수량의 크기에 따라 정규화오차 정확도가 상대적으로 일정한 경향이 나타났고 후처리 단계에서의 편파변수 최적화 이후에는 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도가 표준유역 평균 최대강수량 크기에 상관없이 일정해 지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 일정한 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도는, 편파변수 최적화에 의해 관측 가능한 최대 기대 정확도 수준 도달에 도달했다고 볼 수 있으며, 표준유역에서 강우레이더의 강수추정 기대 정확도 수준은 84%(정규화오차 16%에 해당) 정도로 추정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.129-133
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• 2009

현재 전 세계는 기후변화로 인하여 발생하는 재해로부터 자국민을 보호하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 기후변화로 인한 극한홍수에 대비하기 위한 다양한 정책이나 대응시스템을 구축하고자 상당한 예산과 인력을 투자하고 있는 실정이다. 국내의 경우도 기후변화로 인하여 극한홍수가 점차 증가할 것이라는 예상과 함께 기후변화로 인한 극한홍수를 예측하고 평가하기 위한 다양한 노력들이 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 극한 홍수를 예측하는데 필요한 일 강수량을 발생시키기 위하여 월 단위로 제공되는 Global Climate Model (GCM)으로부터 지상 관측소지점으로 축소된 월 총강수량을 기반으로 일 강수를 모의할 수 있는 강수발생모형을 제시하고자 한다. 또한 강수발생모형으로부터 재현된 일 강수량의 연 최대치 시계열을 대상으로 매개변수적 빈도해석을 진행함으로써 기후변화가 한반도 일 강수량에 미치는 영향을 평가하였다. 기상청산하 서울지점을 대상으로 연구를 진행하였으며, 분석결과 기후변화를 고려할 경우 미래 서울지역의 일 강수량이 다소 증가하는 것을 확인하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.5B
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• pp.397-408
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• 2009

In this study, a stochastic precipitation generation framework for simultaneous simulation of daily precipitation at multiple sites is presented. The precipitation occurrence at individual sites is generated using hybrid-order Markov chain model which allows higher-order dependence for dry sequences. The precipitation amounts are reproduced using Anscombe residuals and gamma distributions. Multisite spatial correlations in the precipitation occurrence and amount series are represented with spatially correlated random numbers. The proposed model is applied for a network of 17 locations in the middle of Korean peninsular. Evaluation statistics are reported by generating 50 realizations of the precipitation of length equal to the observed record. The analysis of results show that the model reproduces wet day number, wet and dry day spell, and mean and standard deviation of wet day amount fairly well. However, mean values of 50 realizations of generated precipitation series yield around 23% Root Mean Square Errors (RMSE) of the average value of observed maximum numbers of consecutive wet and dry days and 17% RMSE of the average value of observed annual maximum precipitations for return periods of 100 and 200 years. The provided model also reproduces spatial correlations in observed precipitation occurrence and amount series accurately.